[这里](Overview.md#支持的-one-shot-nas-算法)是所有支持的 Trainer。 [这里](https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/nas/simple/train.py)是使用 NNI NAS API 的简单示例。
### 经典分布式搜索
神经网络架构搜索通过在 Trial 任务中独立运行单个子模型来实现。 NNI 同样支持这种搜索方法，其天然适用于 NNI 的超参搜索框架。Tuner 为每个 Trial 生成子模型，并在训练平台上运行。
要使用此模式，不需要修改 NNI NAS API 的搜索空间定义 (即, `LayerChoice`, `InputChoice`, `MutableScope`)。 模型初始化后，在模型上调用 `get_and_apply_next_architecture`。 One-shot NAS Trainer 不能在此模式中使用。 简单示例：
```python
classNet(nn.Module):
# 使用 LayerChoice 和 InputChoice 的模型
...
model=Net()
# 从 Tuner 中选择架构，并应用到模型上
get_and_apply_next_architecture(model)
# 训练模型
train(model)
# 测试模型
acc=test(model)
# 返回此架构的性能
nni.report_final_result(acc)
```
搜索空间应自动生成，并发送给 Tuner。 通过 NNI NAS API，搜索空间嵌入在用户代码中，需要通过 "[nnictl ss_gen](../Tutorial/Nnictl.md)" 来生成搜索空间文件。 然后，将生成的搜索空间文件路径填入 `config.yml` 的 `searchSpacePath`。 `config.yml` 中的其它字段参考[教程](../Tutorial/QuickStart.md)。
